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GPTravel Advisor – OpenAIのAPIを使った旅行日程提案サービス

GPTravel Advisorは、OpenAI の GPT3 API を使った旅行計画生成サービスです。

GPTravel Advisor で高岡3日旅行の日程を尋ねてみた

入力は「行きたい都市の名前」と「旅行する日数」の2つだけ。20-30秒ほど待つと、何日目にどこに観光に行けばよい、という形で日程表が出てきます。

「東京の3日間旅行」を作らせてみると、

  1. 朝は東京タワーの展望台から景色を見て、午後は皇居、夜は伝統料理を楽しむ
  2. 朝は明治神宮と代々木公園、午後は原宿でショッピング、夜は歌舞伎
  3. 朝は(豊洲ではなく)築地市場、午後はスカイツリー、夜は新宿で飲み食い

生成された旅行日程は、それなりに見えます。3日で二つのタワーなの、とか突っ込むことはできますが、移動にも無理はないし、こういう観光ツアーもあるかも。

東京だと元々の言語モデルにたくさんのデータがあってのことかもしれないですね。

ただ、自分がよく知っているマイナーな所(高岡とかね)を入れてみると、妙な日程表にも気づけました。存在しない観光地も出てくるし、無茶な移動(Aに行ったあと遠いBへ行って、なぜかAの施設内にある別のA’に行け、とか)もありました。これも、もっともらしい続きを出力しているだけというAIらしい結果です。

最終的な旅程をこれでいきなり組むことは問題ですが、おおざっぱな叩き台として2,30秒でこれが手に入るのはいいかもしれませんね。

TypeScript のソースコードもGitHub に公開されています。

コード中では Open API の text-davinci-003 モデルに対してユーザーが入力した地名と日数を入れて「理想の旅行日程は?」と尋ね、帰ってきた文章から今度は観光名所を取り出し、それぞれに Google Maps へのリンクをつける、という処理をしているようです。簡単なwebサービスのラッパーであり、ChatGPT の対話インタフェースで自分で訊いても似たような結果は出るのでしょうけど、うまく答えが出る訊ね方を内蔵して迷わないインタフェースにしてるとも言えますね。

サービスが当たれば API の呼び出し上限に達して続けられなかったり、追加料金が必要になったり、ということはありますが、ちょっとしたアイデアでこれまで作れなかったサービスが簡単に作れてしまうところは面白いと感じます。

via Twitter

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Listed SF – 不動産の価格を当てる Wordle インスパイア系クイズ

Listed SFは、アメリカ合衆国の中でも特に不動産価格の高騰が伝えらえるサンフランシスコの不動産の価格を当てるというクイズゲーム。今年の前半に大流行したクイズ Wordle の新しいフォロワーです。

Wordle と同じく、毎日新しいお題が一題出されます。中古の家の値段を当てるのですが、当たらなかった場合は入力した回答よりも本当の価格が「上」か「下」かが矢印で表示されます。

Listed SF 本日のお題。表示されたサンフランシスコの家の価格を決められた回数のうちに当てる

一回答えるたびに、物件の場所、種別、ベッドルーム等の数、面積、以前売買された時の価格、など隠されていた情報が小出しに出てきて、当たりやすく… なってるかな? サンフランシスコで普段から家の値段を追っている人だともう少しわかるのかもしれません。

価格の上下がヒントで出てくるので、基本的にはハイ&ローゲームです。

何回で回答できたか、あるいはできなかったか、は Wordle と同じように、twitter などに貼り付けやすい形の絵文字テキストで提供されます。

twitter でシェアする時のタグが #listed ってのはちょっと身近過ぎるのでは、と。検索しても他の色々なものが出てくるので他のプレイヤーの結果があまりわかりません。そのあたり #wordle という辞書にない言葉を作った本家はよくできていますね。

商品に関したクイズというのは、商品を宣伝したい誰かがいるわけなのでサービス提供側がマネタイズできる可能性が生まれますね。あくまでヒットすればですけれども。このゲームも、回答の後はお題に出てきた中古物件の紹介ページへ飛べるようになっています。

毎日違った商品を見せられて、それを毎日やっても飽きず、結果をSNSの友人たちと競えるような仕組みを作れたら、Wordle のものとはまた違うwebサービスの成功例になり得るのかもしれません。

via Hacker News

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隕石衝突シミュレーターで、地球上の任意の場所に隕石を落とす

Neal.fun のAsteroid Launcher(小惑星発射)は、ブラウザ上で遊べる隕石落としシミュレーター。

地図で選んだ好きな場所に、好きなタイプの隕石を落とすことができます。落とす時に選べるパラメーターは

  • 材質 (鉄、石、炭素、彗星、金)
  • 直径
  • 速度
  • 進入角度

新国立競技場に直径1kmの彗星を秒速50km、45度の入射角で落としてみました。

東京に隕石落としてみた

できたクレーターのサイズは直径13km。クレーター内で蒸発した人口とかクレーターの深さとか、穏やかじゃない推定結果が表示されます。

この表示、下にどんどん続いていて、衝突後の火球の影響、衝撃波の到達距離と肺や耳をやられてしまう人口、爆風でつぶれる家屋や木々、起こる地震とそのマグニチュードなど、様々な影響が示されます。

デフォルトの地図の位置がニューヨーク周辺で、日本に持ってくるのにスクロールするしかなかったので、どこまでまじめに被害者数などの推定をしてるのかなと思い、同じ威力の隕石を奥多摩にも一発落としてみたのですが、人の被害は4941人とはるかに少なくなったので、人口データもまじめに取っていて落とす場所の周辺の人口密度を見ているようです。

こんなのが落ちてきたらどうしようもないなと思いますが、せめて落ちてくることが逃げる時間があるぐらい前に予測できるといいな、と。

via Hacker News